气候是一个大尺度现象，其中涌现出许多小尺度物理系统的复杂相互作用;尽管研究的现象很复杂，气候模式仍令人叹服地成功运行着。为此，美国航空航天局(NASA)戈达德空间中心的加文·施米特(GavinSchmidt)今年1月在《今日物理》撰文谈------

 

 

　　1991年，菲律宾皮纳图博火山爆发产生的硫酸盐气溶胶悬浮颗粒对气候的影响达数年之久，这给研究气候模式的物理性质提供了一个对观测结果进行比较的机会。曲线图(上)显示的是用光学厚度仪观测得到的大气悬浮颗粒浓度，该变量显示了大气阻挡辐射的能力(500nm)。实线为全球平均值，虚线分别为北半球和南半球;而曲线图(下)给出的是全球平均表面温度。

 

 

　　通过复杂的计算代码模拟的气候变化，提醒各国的决策者人为干涉地球气候系统的潜在危险。这些代码旨在模拟这一系统的大部分，但这些模式的物理性质值得探究;该怎样评价这些模式?这些模式的可靠性又如何?

 

　　气候模式的任务就是获取关于对空气、水、能量和动量局部交换的认识，并通过这些认识解释气候系统的大尺度特征及其变化，以及对外部压力(或称为强迫)的响应。这是一个浩繁的任务，尽管还远远谈不上完善，但已取得了惊人成功的结果。因此，气候学家们有足够的信心，他们所做的并不是有勇无谋的努力。

 

　　气候模式的研究最早出现在1920年代，从最初的利用公式进行天气数值预报发展成今天的模式。到了1960年代，电子计算机勉强能够满足最小限度描绘天气系统的庞大的数值计算需求。从那以后，更多的子模式逐渐被加进气候模式，这些子模式有陆面模式、海洋模式、海冰模式，最近又有大气气溶胶、大气化学，以及碳循环等与气候相互作用的模式加入进来。确实，各学科间交互的研究内容是气候模式中的一个显著变化，这对理解气候变化非常重要，并随着气候模式的发展而不断完善。当今的气候模式可以解释范围更广的问题，但代价是:这也让模式本身变得和这个真实的世界一样难于分析和理解。

 

 

基本物理性质的多尺度涌现

 

　　气候模式的物理性质可以分为三类:第一类包括基本原理，比如能量、动量和质量守恒，以及从基本原理中得到的演化过程，又如机械运动的轨道等;第二类包括上述这样一些物理性质，虽然已有久已闻名的理论，但在实践中由于连续方程的离散必须使用近似的理论，比如经过大气辐射的传输和Navier-Stokes流动方程;第三类包含的是物理学中的经验理论，比如蒸发与风速和湿度的函数关系。

 

　　对于后两类，模式专家们通常利用参数化抓住小尺度过程的本质现象。比如说，我们并不清楚一个100-km2格子内平均的云量和该格子的平均湿度的关系，但我们知道平均湿度的增加，云量相应也一定会增加，这种单调递增关系就是参数化的基础，当然现实中的情形要比这个例子复杂得多。

 

　　假如对于不同的特征给定最基本的参数化方案，一个气候模式在应用时仍需依赖于那些专家们的判断和调用，因此，每一个模式都将具有自己的独特细节。然而，气候模式对大多数的大尺度行为的模拟是稳定的，并没有很明显地依赖具体的参数化方案和具体的代表空间。

 

　　气候系统最有趣的行为是多尺度的涌现。也就是说，大尺度现象并不明显地是小尺度物理性质的函数，而是系统复杂性作用的结果。比如说，没有一个公式能描述热带降雨的热带辐合区，它的形成是太阳辐射的季节变化、潮湿对流的特性、地球旋转等等因素综合的结果。因此，多尺度的涌现其性质使得气候模式根本不同于一般的数值求解。

 

　　气候模式也根本不同于天气预报。天气关心的是初值问题:给定今天的情况，明天会怎样?天气是一个混沌现象，大气中初始状态的极细微的差别都将导致一周或者以后的情况根本不同。相反，气候的一个边界问题是统计描述平均状态和系统的变化，而不是关心相空间中的一个单独的路径。当前的气候模式产生的是一个稳定的、非混沌的气候，这就意味着气候对温室气体增加的敏感性已经被模式妥善设置，并可以解释合理的问题。然而，更让人觉得合理的是，随着更多子块(复杂的生物系统和完全动态的冰床模式)的加入，反馈的范围将增加，混沌气候也就可以随之而得到。

 

 

检验气候模式

 

　　模式的评估是在两个不同的层次上进行的:小尺度是评估具体的参数化方案，而大尺度上是检验和预测多尺度涌现出的特征的能力。主要的测试基础是基于当代的气候情况，特别是1979年以来有气象卫星记录下来的气候数据。

 

　　1991年皮纳图博火山的爆发(下图)为模式测试提供了一个很好是实验平台。不仅是因为火山爆发后不久就精确预测出了全球气温下降0.5℃这一事实，而且是模式的辐射、水份的蒸发和其他动力学反馈结果在数量上都得到了核实。

 

 

　　在过去的20年中，有超过一打以上的全球性设备用来发展的气候模式，使得其模拟当今气候的能力不断提高。有意思的是，这些模式模拟的平均结果并没有明显地优于某一单个模式的结果，这一令人吃惊的结果表明，各个模式的误差基本是无偏的。不过，大多数模式还存有一些(共同的)明显偏差，比如在热带降雨预报这方面。

 

　　气候模式专家们特别感兴趣验证模式的变化(有一些变化是固有的)，包括研究外部强迫的改变，比如地球轨道的改变或者太阳活动等引起的变化。这些研究往往因为观测不完整、卫星资料的性质、强迫的不确定等等问题而变得复杂。

 

　　最全面的模式比较目前正在执行中，是由全球气候变化委员会(IPCC)组织的2004年和2005年的模拟结果比较。而20世纪以及更早的结果已被上百个独立的团队所检验，他们将评价这些结果的可靠性，并帮助发现存在的稳定性问题。

 

　　还有许多具有挑战性的气候问题目前无法回答。如气候条件影响“厄尔尼诺”的程度如何?区域尺度上有多少响应可以预测?一些极端事件如飓风和热浪的模拟其可信度是多少?这些问题的回答可能需要嵌入更好的模式，比如近地层大气的湍流行为、海洋旋涡的作用，以及云和气溶胶的微观物理性质等。随着计算机性能的改进而不断提高的计算精度，可采用更复杂的参数化方案，这些都使得模式在不断地完善。然而，像温室气体排放的增加而引起的全球变暖效应这类结果，在十多年前就由一些简单的模式得到了，至今仍然很准确。

 

　　气候模式无可比拟的优势在于其定量化能力，以及提出定性假设而获得与观测相佐的新理念的能力。目前模式还远远不够完美，但它们已经能够成功地把握住诸如空气、大洋、海冰循环及变化的本质了。因此，它们是预测人类未来和进行大胆的行星实验的有用工具。